谷歌大脑最新操作玩“复古”：不用卷积注意力，图像分类接近SOTA

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转谷歌载请联系出处。

谷歌大脑的视觉Transformer团队（ViT），大脑搞了个复古操作。

他们不用卷积神经网络（CNN）、也不用Transfor最新mer，仅凭最早的AI视觉任务采用的多层感知机（MLP）结构，就实现操作了接近SOTA的性能，更是在ImageNet图像分类任务上取得了87玩“.94%的准确率。

这个架构名为MLP-Mixer，采用两种不同类型的ML复古P层，可以看做是一个特殊的CNN，使用 1×1卷积进行通道混合（”：按位操作），同时全感受野和参数共享的的单通道深度卷积进行字符混不用合（跨位操作）。

在JFT-300M数据集上预训练、微调到224分辨率卷积的Mixer-H/14版本取得了86.32%的准确率，比SOTA模型注意ViT-H/14仅低0.3%，但运行速度是其2.2倍。

论文地址：
http力，s://arxiv.org/abs/2105.01601

项目地址：
h图像ttps://github.com/google-research/v分类ision_transformer/tree/linen

&nbs接近p;